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负责构建和维护NLP及计算机视觉工作流的ML/LLM组件；设计大语言模型评估框架、问答评估和内容安全标签；与数据标注团队合作设计分类法、边缘案例挖掘和训练数据质量审计；实施RLHF流程、偏好数据收集逻辑和奖励建模整合；创建提示库、提示评估套件和回归测试；通过API和批量管道部署模型，添加可观测性并执行部署后错误分析；文档实验结果、数据溯源和模型限制以供利益相关者审查。

具备交付ML系统端到端的中高级经验；熟练掌握Python和实践性的ML工程技能；有NLP、LLM或计算机视觉经验；熟悉评估方法、错误分析和数据集质量控制；能与工程、产品、数据运营和QA团队协作。

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